AIGC實現數位世界「熵」自迴圈！

人工智慧技術產生內容（AIGC）的衝擊力有多大？

當Elon Musk創立的OpenAI基金會孵化的最新AI聊天機器人ChatGPT平台以其強大的寫作和對話能力席捲了網路世界。 ChatGPT對問題的周到和全面（即使不準確）的回答震驚了包括學術界和科技行業在內的用戶。讓搜尋巨頭谷歌CEO都驚嚇一跳，感受到了威脅。

這種威脅上一次是什麼時候？今日頭條對傳統新聞的衝擊，是當電商頭部企業還在盯著京東和拼多多的時候，誰能想到顛覆電商行業的是抖音、快手等視頻流選手。

再早就是大家熟知的把新技術藏著掖著的交卷相機被數據相機摧枯拉朽的干掉，到如日中天的諾基亞手機面對蘋果新系統衝擊的轟然倒塌。

知名科技投資者Box的執行長Aaron Levie分享了自己的思考：「當一項新科技讓你的大腦思考產生了不可名狀的感覺，新的時代要到來。早期的谷歌、Firefox、AWS、iPhone都做到了。ChatGPT給人們這種感覺。」

如果從根源上看，AIGC的技術具備不斷進化的能力，是能夠讓人的能量解放出來，而透過算力資源解決了數位世界「熵」的問題。

就像宇宙、生物或人類世界一樣，「熵增原理」告訴我們，物理世界的運動只會越來越混亂、無序，熵只會越來越大。熵增是不可逆過程。也就是說所有的存在都是「不確定」才是常態，「確定」才是非常態。數位世界面臨同樣的問題，數位世界只會越來越混亂。 AIGC可以自主的注入能量來抵抗「無序」。

奧地利著名物理學家薛定諤根據量子力學中微觀粒子運動狀態總結認為「自然萬物都是趨向於有序到無序。」 同樣，按照薛丁格的發現理論，對於自然萬物而言，要抵抗“無序”，就需要注入能量；對於社會發展而言，要抵抗“不確定”，同樣需要注入能量。

大家知道早在60年前，「人工智慧」提出到發展曾經歷了兩次低谷，這兩次低谷的原因一方面受質於人工智慧三個因素，算力、演算法和數據的製約。一方面受制於ICT的發展，沒有實現數據的互聯互通，人工智慧就如同被動之水。而伴隨ICT的技術發展，雲端運算、行動互聯、大數據等技術也早已進入蓬勃式發展。在加上5G、物聯網的發展，數據的大量成長，讓人工智慧再一次走進人們的視野。特別是近十年，人工智慧從演算法到應用的一次次突破和發展，IDC發布的2022年V2版IDC《全球人工智慧支出指南》指出「目前人工智慧在各行業場景下已有成熟應用。AI透過深度學習以及電腦視覺、影像辨識等技術，完成自主判斷和行為學習，從而解決各種複雜的任務，為產業的智慧轉型奠定重要基礎。」

AIGC的出現，實現了數位世界的“無序”到“有序”，同時對於數位世界，數據的產生是無限的，基於數據的驅動力目前來看可以說是取之不盡用之不竭的。所以AIGC可以透過利用好數據，讓生產效率大幅提升。

我們無法確定AI技術發展趨勢，但我們能確定的是大家對於數據價值的需求越來越大。

我們無法確定未來AI發展會不會取代人類，但我們能確定的是驅動AI需要海量的數據，並對這些數據進行有序管理。

面對不確定的數位世界和不確定的技術創新趨勢，如何才能讓無限的數據去驅動數位經濟的發展，唯有融合發展，不斷試錯，不斷開放，才能釋放生產力，讓海量資料變得有序流動，更好的挖掘其中的價值。

當然與其他人工智慧工具一樣，在細節上包括ChatGPT在內的AIGC工具有可能破壞創意產業，使偏見永久化並傳播錯誤訊息。但瑕不掩疵，這不正是會產生大量的商業活動和市場機會嗎？一個幾乎可以完成自然語言處理的大部分任務，如面向問題的搜尋、閱讀理解、語意推理、機器翻譯、文章產生和自動問答等。這樣不斷進化的工具不值得期待嗎？

最後記住科幻小說作家艾薩克·阿西莫夫為機器人設定的三個機器人定律：

第一定律：機器人不得傷害人類，或允許人類受到傷害。

第二定律：機器人必須服從人類的命令，除非命令與第一定律相衝突。

第三定律：機器人可以在不違反第一或第二定律的情況下保護自己。

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